动手学深度学习
第六章-卷积神经网络
为什么要有所谓卷积神经网络 初衷：图像中本就拥有丰富的结构，而这些结构可以被人类和机器学习模型使用。通过使用这些结构，可以降低训练的参数量，提高模型的准确性。
譬如在一张图片里做物体寻找的任务，一个比较合理的假设是物体位置具有空间不变性。卷积神经网络正是将空间不变性…
第四章-多层感知机MLP
封面 感触很深的一个场景～～
MLP 简介
线性模型有许多限制 （很显然，这里就不讲了）
可以在网络中加入隐藏层来克服线性模型的限制， 使其能处理更普遍的函数关系。最简单的方法是将许多全连接层堆叠在一起，每一层都输出到上面的层，直到生成最后的输出。我们可以把前 L-1 层看作表…
第三章-线性模型
开篇初衷 以前看过李沐等人的动手学深度学习，觉得不错。但不重视总结和实践，感到愧对如此优质的学习材料。故写此篇，作学习路上的总结，并希望能给需要的人带来帮助。
限于篇幅，仅摘要理论部分。
习题解答参见 https://datawhalechina.github.io/d2l-ai…